ros 的全局路径规划和局部路径规划的概念
时间: 2023-09-14 08:14:10 浏览: 236
全局路径规划和局部路径规划是机器人在执行任务时使用的两种规划路径方法。全局路径规划是指在整个环境中规划机器人的移动路径,以实现机器人从起点到达目标点的最优路径。而局部路径规划是指机器人在移动过程中,根据环境的变化和自身的状态来动态规划移动路径,以避免障碍物和保持安全。这两种路径规划方法是机器人实现自主导航和执行任务的关键。
相关问题
ros全局路径规划和局部路径规划介绍
### ROS 中全局路径规划与局部路径规划
#### 工作原理
在ROS环境中,全局路径规划和局部路径规划共同作用于移动机器人导航系统中。全局路径规划负责计算从起始位置到目标位置之间的最优路径[^1]。
对于全局路径规划而言,通常采用算法如A*、Dijkstra等来寻找最短路径,并考虑环境中的静态障碍物。此过程依赖于预先构建的地图数据以及成本函数评估不同路线的选择优劣。例如,在`global_planner`和`navfn`这两个包里实现了不同的全局路径规划方法,它们能够处理复杂的室内环境并生成合理的行走轨迹[^2]。
而局部路径规划则专注于实时避开动态出现的小范围内的障碍物,确保机器人可以安全地沿着由全局规划器给出的大致方向前进而不发生碰撞。这涉及到传感器信息融合(比如激光雷达)、即时决策机制以及快速响应能力。为了适应不断变化的周围状况,局部路径规划会频繁更新其行为模式以保持灵活性[^3]。
#### 区别
两者之间存在显著差异:
- **时间尺度**:全局路径规划着眼于长远的目标达成;相比之下,局部路径规划更关注短期内如何规避突发情况下的潜在风险。
- **输入源**:前者主要依据已知地图进行工作;后者更多依靠当前时刻获取的感觉测量值来进行调整。
- **输出形式**:全局路径提供的是宏观层面的方向指引;局部路径则是具体的动作指令集,指导车辆每一步该如何行动。
#### 应用场景
- 当面对相对固定不变的任务需求时,如仓库内部货物搬运自动化流程,则更适合运用较为稳定的全局路径方案;
- 对于那些需要应对复杂多变外部条件的应用场合——诸如家庭服务型机器人或是户外探险探测车来说,就需要更加注重局部路径的能力,以便及时作出适当反应防止意外事故的发生。
```python
import rospy
from nav_msgs.msg import Path, Odometry
from geometry_msgs.msg import PoseStamped
def global_path_callback(data):
# 处理来自全局路径规划的结果
pass
rospy.init_node('path_planning_example')
sub_global = rospy.Subscriber('/move_base/NavfnROS/plan', Path, global_path_callback)
if __name__ == '__main__':
try:
rospy.spin()
except KeyboardInterrupt:
print("Shutting down")
```
ros全局路径规划,局部路径避开障碍物
### 回答1:
ROS(机器人操作系统)是一个开源的机器人软件框架,可以帮助实现机器人的全局路径规划和局部路径避开障碍物的功能。
全局路径规划主要是决定机器人从起点到终点的最优路径。在ROS中,我们可以使用一些已经实现的算法,例如Dijkstra算法、A*算法或RRT算法来进行全局路径规划。这些算法可以根据机器人和环境的具体情况,计算出一个安全、高效的路径,并将其表示为一个路径点序列。
局部路径避开障碍物主要是为了应对动态环境或避免碰撞。在ROS中,通常会使用障碍物检测和避障算法来实现。通过使用传感器(如激光雷达或摄像头)获取环境信息,可以检测到机器人周围的障碍物。接着,使用局部路径规划算法(如Dynamic Window Approach、随机采样一致性或强化学习算法)来生成可行的、避开障碍物的路径,以确保机器人能够安全地绕过障碍物。
在ROS中,全局路径规划和局部路径避开障碍物通常是结合使用的。全局路径规划算法会计算出整个行驶路线,并将其分解为小段的局部路径,然后局部路径避开障碍物的算法会在局部路径上进行优化,以适应动态环境。机器人可以根据局部路径的指令,进行实时调整和控制,从而避开障碍物并到达目标位置。
综上所述,ROS全局路径规划和局部路径避开障碍物是一套完整的路径规划解决方案,能够帮助机器人实现安全、高效地导航和避障。
### 回答2:
ROS(机器人操作系统)是一种广泛应用于机器人领域的开源软件平台。在ROS中,全局路径规划是指通过构建地图并使用路径规划算法来确定机器人从起点到目标点的最优路径。而局部路径规划则是在机器人运动过程中实时避开障碍物,以保证机器人的安全移动。
全局路径规划首先需要对机器人所处的环境进行建图。通过使用传感器(如激光雷达或摄像头)获取环境中的数据,并进行处理和分析,构建出机器人所在区域的地图。在构建好地图之后,可以应用路径规划算法(如A*算法、Dijkstra算法或RRT算法),从机器人的起点到目标点计算出最优的路径。
局部路径规划是在机器人运动过程中实时进行的,主要用于避开障碍物并保证机器人的安全。使用传感器获取机器人周围的障碍物信息,并将其与机器人的运动状态相结合,根据障碍物位置和机器人的移动方向进行路径调整。常用的局部路径规划算法有VFH算法、DWA算法或基于感知场的方法。
在ROS中,可以使用已有的全局路径规划和局部路径规划算法来完成相应的功能。比如,可以使用ROS中的导航栈(Navigation Stack)来实现全局路径规划和局部路径规划。导航栈是ROS中用于实现机器人导航功能的软件包,提供了全局路径规划和局部路径规划的实现方法。
总结而言,ROS中的全局路径规划和局部路径规划是机器人导航中非常重要的两个步骤。全局路径规划通过构建地图和路径规划算法确定机器人的最优路径,而局部路径规划则是在机器人运动中实时避开障碍物,确保机器人的安全移动。使用ROS中的导航栈可以很方便地实现这些功能。
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